自学记录5#深入浅出数据分析

<深入浅出数据分析>为数据挖掘入门级教材.通篇以一个化妆品公司Acme为典型案例,分析了从数据分析到决策的全过程.本篇为读后总结,增加自己的练习回答.同一时候贴出书中答案.供对照. 第一部分 高效读书 1.人的大脑会拼命阻止普通.常规.一般的事情,以免干扰自己记录重要的事情. 不是每件事情都如同洪水猛兽般突然.紧急.重要,因此虽然理性上你觉得这件事很重要,可是大脑会习惯性地阻止.有两种方法让大脑像吃人的老虎一样记住知识: 一.缓慢而乏味--反复灌输. 二.迅速而有效--做一切促进不同类型大脑活

题记:完全不懂数据分析,统计也忘了差不多的小白开始学习数据分析. 读了<深入浅出数据分析>,对数据分析有了一个大致的了解.书中讲的每个章节都需要翻大量的资料继续学习.这本书是一个指引(索引). 1.数据分析的流程 确定目标或者问题-->分解问题,从而分解数据-->评估问题,总结结论-->指导决策 数据分析的思路是这样,数据分析报告也需要这么写. 2.实验 实验能够帮助分析.实验过程中要加入控制组,便于发现实验的结论.用随机选择控制组是一个比较好的方法. 3.最优化 最优化问题

using UnityEngine; using System.Collections; public class NPCName : MonoBehaviour { //主角对象 private GameObject player; //主摄像机对象 private Camera camera; //NPC名称 private string name = "我是NPC"; void Start() { //根据Tag得到主角对象 player = GameObject.FindGam

刚准备转行数据分析的时候看过一本书叫<深入浅出数据分析>,非常通俗易懂,是我数据分析的启蒙书籍~分享下当时的笔记,书里的案例经常会在我之后的工作中给我灵感.同系列有一本<深入浅出统计学>,也写的很棒,公式较多所以是做的纸质版的笔记,以后也会分享. Chapter 1 数据分析引言 分解数据 需求:如何提升销量 主要内容:数据分析的流程,统计模型与心智模型. 1.数据分析的流程: 确定:了解问题.客户将帮助你确定问题. 分解:分解问题和数据,让他成为更小的组成部分.找出高效的比较因子

下载地址:网盘下载 内容简介  · · · · · · <深入浅出数据分析>以类似"章回小说"的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤.实验方法.最优化方法.假设检验方法.贝叶斯统计方法.主观概率法.启发法.直方图法.回归法.误差处理.相关数据库.数据整理技巧:正文以后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务.R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁. 本书构思跌宕起伏,行文妙趣横生,无论是职

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背景:一玩具厂可以生产两种浴盆玩具,分别是橡皮鸭和橡皮鱼,并且原材料和生产时间都有所限制,求如何才分配生产两种玩具的数量才可以让厂商达到最大利润. 假设条件如下: 产品名称 数量   duck a   fish b   产品名称 单位所需材料数量   duck 100   fish 125   总需材料数量 100a+125*b   库存材料数量 50000   产品名称 单位利润   duck 5$   fish 4$   总利润 a*5+b*4   图1 表格数据解析:假设生产一只橡皮鸭需要

生成列表 要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],我们可以用range(1, 11): >>> range(1, 11) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, -, 10x10]怎么做? 方法一是循环: >>> L = [] >>> for x in range(1, 11): ... L.append(x * x) ... >>&

什么是迭代 在Python中,如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration). 在Python中,迭代是通过 for - in 来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码: for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i]; } 可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环. 因为 Python 的 for循